이식성은 개발자가 특정 플랫폼이나 기기에 종속되는 것을 방지합니다. 다양한 하드웨어(CPU, GPU, TPU), 소프트웨어 플랫폼(윈도우, macOS, 리눅스) 등 다양한 환경에서 실행할 수 있으므로 개발자는 단일 운영 체제에 국한되지 않습니다. 따라서 텐서플로를 사용하는 개발자, 연구자 및 조직 커뮤니티는 머신 러닝 모델의 기능이나 효율성을 저하시키지 않으면서도 원하는 운영 환경을 선택할 수 있습니다. 개인용 macOS에서 작업하든, 윈도우 워크스테이션에서 작업하든, 리눅스 서버에서 작업하든 동일한 효율로 텐서플로 모델을 개발, 훈련 및 배포할 수 있습니다. 이러한 수준의 플랫폼 독립성은 서로 다른 시스템에서 작업하는 팀 간의 협업을 가능하게 하고 플랫폼별 종속성으로 인한 문제를 제거합니다.

텐서플로 이식성의 또 다른 핵심 측면은 모바일 및 에지 디바이스와의 호환성입니다. 텐서플로에서 제공하는 도구 세트인 텐서플로 라이트(TensorFlow Lite)를 사용하면 모바일 및 에지 장치에서 실행할 수 있는 형식으로 텐서플로 모델을 변환할 수 있습니다. 이를 통해 온디바이스 머신 러닝, 실시간 처리 및 IoT 애플리케이션과 같은 완전히 새로운 텐서플로 모델 애플리케이션의 문이 열립니다.